【摘 要】
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根据支持向量机（SVM）有样本个数、过程误差分布、样本点分布无严格要求、而且推广能力强等特点,引用SVM技术对高等教育的质量控制和预测问题进行了回归分析,从机器学习的角度提
【机 构】
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江西财经大学高等教育研究所,南昌大学信息工程学院
【基金项目】
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江西省研究生创新项目“基于SVM高等教育质量评价方法研究”(编号:YC09A088);江西省教育厅科技项目“高等教育资源优化配置研究”(编号:GJJ09295)
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根据支持向量机（SVM）有样本个数、过程误差分布、样本点分布无严格要求、而且推广能力强等特点,引用SVM技术对高等教育的质量控制和预测问题进行了回归分析,从机器学习的角度提出了一个泛化能力较强的回归模型,对几种不同的回归方法作了泛化能力比较,发现SVM回归方法能够大幅度地提高拟合模型的泛化能力,且不需要额外的测试样本。并引入了Kolmogorov-Smirnov（KS）检验方法,以检验影响高等教育质量因素是否服从正态分布,这能说明在全国范围内高等教育质量是否有显著差异,检验结果表明影响高等教育质量的因素变
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